import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

#读取部分
img1 = cv2.imread('D:\\pyjpg\\house.jpg')
img = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
#傅里叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)  # 将空间域转换为频率域
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)  # 将边框区域的较低频部分移动到图像中心区域
rows, cols = img.shape#得到图像德长和宽
crow, ccol = int(rows/2),int(cols/2)#得到图像中心坐标
#将图像进行低通滤波
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
n = 15 # 越大消除效果越差
mask[int(crow - n):int(crow + n), int(ccol - n):int(ccol + n)] = 1
#IDFT
fshift = dft_shift * mask#得到的值进行掩码
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) # fftshit()函数的逆函数，它将频谱图像的中心低频部分移动至左上角
img_back = cv2.idft(f_ishift) # 将频率域转化回空间域，输出是一个复数，cv2.idft()返回的是一个双通道图像
img_back2 = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1]) # idft[:,:,0]求得实部，用idft[:,:,1]求得虚部。
#IMSHOW
plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132), plt.imshow(img_back2, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

